L'IA surpasse les humains en déduisant les traits de personnalité des traits du visage

Une nouvelle étude russe démontre que l'intelligence artificielle (IA) est capable de déduire les personnalités des gens à partir de photographies «selfie» mieux que les évaluateurs humains.

La technologie a été en mesure de porter des jugements au-dessus du hasard sur les traits de personnalité des «Big Five» - conscience, névrosisme, extraversion, gentillesse et ouverture - sur la base de 31 000 selfies que les participants avaient mis en ligne.

Le trait de personnalité de la conscience est apparu comme plus facilement reconnaissable que les quatre autres traits. De plus, les prédictions de personnalité basées sur les visages féminins semblaient plus fiables que celles des visages masculins.

Les résultats, publiés dans la revue Rapports scientifiques, peuvent avoir des implications significatives, car la technologie peut être utilisée pour trouver les «meilleures correspondances» dans le service à la clientèle, les rencontres ou le tutorat en ligne.

Des enquêteurs de la Grèce antique au médecin et criminologue italien Cesare Lombroso ont tenté de lier l'apparence du visage à la personnalité, une pratique connue sous le nom de physionomie. Mais la majorité de leurs idées n'ont pas résisté à l'examen minutieux de la science moderne.

Les quelques associations établies de traits du visage spécifiques tels que le rapport largeur / hauteur du visage avec les traits de personnalité sont quelque peu faibles. Des études demandant à des évaluateurs humains de porter des jugements de personnalité sur la base de photographies ont produit des résultats incohérents, suggérant que nos jugements sont trop peu fiables pour avoir une importance pratique.

Pourtant, il existe de solides arguments théoriques et évolutifs suggérant que certaines informations sur les caractéristiques de la personnalité, en particulier celles essentielles pour la communication sociale, pourraient être vues dans le visage humain.

Après tout, le visage et le comportement sont tous deux façonnés par des gènes et des hormones, et les expériences sociales résultant de l’apparence peuvent affecter le développement de la personnalité. Cependant, les preuves récentes des neurosciences suggèrent qu'au lieu de regarder des traits du visage spécifiques, le cerveau humain traite les images des visages de manière holistique.

Pour l'étude, des chercheurs de deux universités de Moscou, l'Université HSE (École supérieure d'économie) et l'Open University for the Humanities and Economics, se sont associés à la start-up russo-britannique BestFitMe pour former une cascade de réseaux de neurones artificiels pour créer jugements de personnalité fiables basés sur des photographies de visages humains.

Les performances du modèle résultant étaient plus précises que celles des études précédentes qui utilisaient l'apprentissage automatique ou des évaluateurs humains. L'intelligence artificielle était capable de porter des jugements au-dessus du hasard sur la conscience, le névrosisme, l'extraversion, l'agrément et l'ouverture. Les jugements de personnalité qui en résultaient étaient cohérents sur différentes photographies des mêmes individus.

La recherche a été menée auprès d'un échantillon de 12 000 volontaires qui ont rempli un questionnaire d'auto-évaluation mesurant les traits de personnalité basés sur le modèle Big Five et ont téléchargé un total de 31 000 selfies.

Les participants ont été répartis au hasard en un groupe de formation et un groupe de test. Une série de réseaux de neurones a été utilisée pour prétraiter les images afin d'assurer une qualité et des caractéristiques cohérentes, et pour exclure les visages avec des expressions émotionnelles, ainsi que les photos de célébrités et de chats. Ensuite, un réseau de neurones de classification d'images a été formé pour décomposer chaque image en 128 caractéristiques, suivi d'un perceptron multicouche qui utilisait des invariants d'image pour prédire les traits de personnalité.

Les résultats montrent que l'IA peut faire une estimation correcte de la position relative de deux individus choisis au hasard sur une dimension de personnalité dans 58% des cas, contre 50% attendus par hasard.

Cela indique qu'un réseau de neurones artificiels reposant sur des images faciales statiques surpasse un évaluateur humain moyen qui rencontre la cible en personne sans connaissance préalable.

Source: École supérieure d'économie de l'Université nationale de recherche